মঙ্গোলীয় স্পিচ-টু-টেক্স্ট লিডারবোর্ড
Whisper large-v3-turboঅপারেটিং পয়েন্ট: openai/whisper-large-v3-turbo (language=mn, task=transcribe) on mps

Whisper large-v3-turbo — মঙ্গোলীয় স্পিচ-টু-টেক্স্ট বেঞ্চমার্ক

Whisper large-v3-turbo Batch API (উন্নত পরিচালনা বিন্দু, ভাষা mn) দ্বারা 4টি মঙ্গোলীয় ডেটাসেট এবং 265টি অডিও নমুনায় মূল্যায়িত প্রকৃত ফলাফল। নিচের প্রতিটি সংখ্যা পরিমাপকৃত — বিপণন নয়। WER, গতি ও মূল্য যেমন আছে তেমনই, কঠোর সততার সাথে দেখানো হয়েছে।

ভাষা:MNবক্তা বিচ্ছেদ:noneনমুনা:265চালানো:Aug 18, 2026, 5:57 AMএন্ডপয়েন্ট:local (transformers)
0671001%
নির্ভুলতা

265/265 নমুনা ট্রান্সক্রাইব করা হয়েছে · 100% সাফল্য

06710099%
শব্দ ত্রুটি হার

কম ভালো · 265 নমুনায়

মূল মেট্রিক্স
অক্ষর ত্রুটি হার54.4%
গড় গতি গুণক0.91×রিয়েল-টাইম গুণিতক
মোট গতি গুণক0.91×
নমুনাপ্রতি গড় বিলম্ব8.7s
মোট প্রক্রিয়াজাত অডিও1849.3s30.8 মিনিট

মূল্য

ব্যাচ ট্রান্সক্রিপশনের জন্য Whisper large-v3-turbo-এর তালিকা মূল্য। কোনো ছাড় বা আপস করা হার নয় — প্রতি মিনিটের কাঁচা হার।

প্রতি 1000 মিনিট
$0
ব্যাচ
প্রতি মিনিট
$0.0000
কার্যকর
প্রতি 1000 মিনিট (এই 30.8 মিনিট)
$0.00
খরচ
ওপেন সোর্স?
মালিকানাধীন

মূল্যের উৎস: Whisper large-v3-turbo-এর প্রকাশিত মূল্য। Duudlaga Flow শুধুমাত্র প্রেক্ষাপটে দেখানো হয়েছে — এই পৃষ্ঠাটি Whisper large-v3-turbo-কে আলাদা রাখে যাতে সংখ্যাটি আমাদের পণ্য দ্বারা ফোলানো না হয়।

ডেটাসেট অনুযায়ী WER ও CER

ডেটাসেট অনুযায়ী শব্দ ও অক্ষর ত্রুটি হার। কম ভালো — এবং এগুলো Whisper large-v3-turbo-এর প্রকৃত সংখ্যা, যা Common Voice 24-এ দুর্বল।

WER
100.3%
CER
56.2%
Shunya Labs Mongolian Speech
উৎস ডেটাসেট →
WER
99.4%
CER
47.7%
WER
101%
CER
58.1%
Modern Voice
WER
96.8%
CER
55.6%
WERCER

ডেটাসেট সারসংক্ষেপ

প্রতিটি ডেটাসেটের সমষ্টিগত নির্ভুলতা, গতি ও সময়।

ডেটাসেটউৎসনমুনাসাফল্যWERCERনির্ভুলতাগতিঅডিও (সে)প্রক্রি. (সে)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/59100.3%56.2%-0.3%0.86×330.6s382.6s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6099.4%47.7%0.6%1.01×645.1s640.2s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/54101%58.1%-1.0%0.55×269.8s489.7s
Modern Voice9292/9296.8%55.6%3.2%1.18×603.8s513.8s

WER বনাম গতি — নমুনা অনুযায়ী

প্রতিটি বিন্দু একটি অডিও নমুনা। আদর্শ অবস্থান নিচে-বামে (কম ত্রুটি, দ্রুত)। Whisper large-v3-turbo-এর অনেক Common Voice 24 নমুনায় ত্রুটি বেশি।

নমুনা অনুযায়ী ফলাফল

প্রত্যাশিত কলামে গ্রাউন্ড ট্রুথ যেমন আছে তেমনই দেখানো হয়েছে। ফলাফল কলাম শুধুমাত্র Whisper large-v3-turbo ভুল করেছে এমন শব্দগুলো লাল রঙে হাইলাইট করে — কোনো স্ট্রাইকথ্রু/অদলবদল নয়, শুধু ভুল।

265 সারি
লালফলাফলে ভুল শব্দসাধারণসঠিকভাবে ট্রান্সক্রাইব করাপ্রত্যাশিত কলাম গ্রাউন্ড ট্রুথ হিসেবে যেমন আছে দেখানো হয়েছে
#অডিওনমুনাডেটাসেটপ্রত্যাশিত (গ্রাউন্ড ট্রুথ)Whisper large-v3-turbo ফলাফলWERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.Дээ амсхалд бараа бээхэээ тэндэ мэдэжэээгээээ хэлэээ.100.0%56.9%0/1/7
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?нады заясан аджырғалгеттэгэртэ құрыққын сарай құтсаттэ бәсэнгэ чуэл100.0%54.7%0/4/8
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Одо дэ дүр стөл чин рэгэсэсэлэй чэцгэй100.0%51.9%0/0/7
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би боз қолтүү хэрэр гэр цэр дэр хий жабдэг хүн60.0%29.4%0/0/6
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Hann formast orðlas boltgu, borðu hún hærð, þógar, neyrgur fyrir og sér.120.0%92.2%2/0/10
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Эсфина þessi орður, get gist í orð.100.0%83.8%0/0/7
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.Уүндөрдээд тэний түхээд би бодал чадагүй.87.5%37.0%0/2/5
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.хараан горубтойг үудагаас сай кайлиң хүнүүсыйг сан рэх бэг келл ў.137.5%62.5%3/0/8
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Танар отжунгута шүлэл ўүтжүт.100.0%43.3%0/3/4
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.Ёрөз үлтурэсэй салагы афсэймчэн.100.0%58.3%0/3/4
পৃষ্ঠা 1 / 27

পদ্ধতিবিদ্যা

এই সংখ্যাগুলো কীভাবে পাওয়া গেছে।

সরবরাহকারী: Whisper large-v3-turbo (Whisper large-v3-turbo open weights (4 decoder layers) run locally — the speed-optimised distillation of large-v3.).

এন্ডপয়েন্ট local (transformers). ভাষা mn. অপারেটিং পয়েন্ট openai/whisper-large-v3-turbo (language=mn, task=transcribe) on mps. বক্তা বিচ্ছেদ none.

ডেটাসেট: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 নমুনা, মোট 1849.3s অডিও।

ডেটাসেটের উৎস লিংক:

মেট্রিক্স: WER ও CER মানক শব্দ/অক্ষর লেভেনশটাইন সজ্জায়, কেস ও যতিচিহ্নের জন্য নরমালাইজ করে গণনা করা হয়। নির্ভুলতা = 100 − WER। গতি গুণক = অডিও সময়কাল ÷ প্রক্রিয়াকরণ সময় (× রিয়েল-টাইম)। সব অনুরোধ প্রকৃত Whisper large-v3-turbo Batch API কল, ক্যাশ বা সিমুলেটেড নয়।

পার্থক্য হাইলাইট: ফলাফল কলাম গ্রাউন্ড ট্রুথের সাথে সজ্জিত এবং প্রতিটি প্রতিস্থাপন ও সন্নিবেশ লাল রঙ করে। বিলোপ (ফলাফল থেকে অনুপস্থিত শব্দ) ফলাফল কলামে দেখানো হয় না — প্রত্যাশিত কলাম ইতিমধ্যে সম্পূর্ণ গ্রাউন্ড ট্রুথ যেমন আছে ধরে রেখেছে।

Whisper large-v3-turbo Benchmark Runner দ্বারা তৈরি · Whisper large-v3-turbo Batch API v2 · চালানো Aug 18, 2026, 5:57 AM